tensorflow :: opérations :: SparseApplyProximalGradientDescente
#include <training_ops.h>
Mise à jour éparse '* var' en tant qu'algorithme FOBOS avec taux d'apprentissage fixe.
Résumé
C'est pour les lignes pour lesquelles nous avons un grade, nous mettons à jour var comme suit: $$prox_v = var - alpha * grad$$ $$var = sign(prox_v)/(1+alpha*l2) * max{|prox_v|-alpha*l1,0}$$
Arguments:
- scope: un objet Scope
- var: Doit provenir d'une variable ().
- alpha: facteur d'échelle. Doit être un scalaire.
- l1: régularisation L1. Doit être un scalaire.
- l2: régularisation L2. Doit être un scalaire.
- grad: Le dégradé.
- indices: Un vecteur d'indices dans la première dimension de var et accum.
Attributs facultatifs (voir Attrs
):
- use_locking: Si True, la soustraction sera protégée par un verrou; sinon, le comportement n'est pas défini, mais peut présenter moins de conflits.
Retour:
-
Output
: identique à "var".
Constructeurs et destructeurs | |
---|---|
SparseApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices) | |
SparseApplyProximalGradientDescent (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input alpha, :: tensorflow::Input l1, :: tensorflow::Input l2, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const SparseApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs) |
Attributs publics | |
---|---|
operation | |
out |
Fonctions publiques | |
---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const |
Fonctions statiques publiques | |
---|---|
UseLocking (bool x) |
Structs | |
---|---|
tensorflow :: ops :: SparseApplyProximalGradientDescent :: Attrs | Définisseurs d' attributs facultatifs pour SparseApplyProximalGradientDescent . |
Attributs publics
opération
Operation operation
en dehors
::tensorflow::Output out
Fonctions publiques
SparseApplyProximalGradientDescente
SparseApplyProximalGradientDescent( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input alpha, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices )
SparseApplyProximalGradientDescente
SparseApplyProximalGradientDescent( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input var, ::tensorflow::Input alpha, ::tensorflow::Input l1, ::tensorflow::Input l2, ::tensorflow::Input grad, ::tensorflow::Input indices, const SparseApplyProximalGradientDescent::Attrs & attrs )
nœud
::tensorflow::Node * node() const
operator :: tensorflow :: Input
operator::tensorflow::Input() const
operator :: tensorflow :: Output
operator::tensorflow::Output() const
Fonctions statiques publiques
Utiliser le verrouillage
Attrs UseLocking( bool x )